agent开发学习路线

1.介绍下你的DeepReseach的架构2.项目是怎么实现human in loop的3.讲一下异步同步和并发并行的区别4.搜索的ReAct过程是怎么样的5.Agent搜索有遇到什么问题，怎么解决6.如何提升搜索的速度7.讲一下VLLM的原理8.你知道Flash Attention原理吗9.讲一下你说的这个R1-V的Qwen2.5VL多模态几何题优化过程10.你的训练平台和显卡配置是多少11.讲-下Advantage Actor-Critic12.讲一下PPO的clip函数，clip是梯度裁剪吗13.讲一下重要性采样14.讲一下PPO和GRPO的区别15.如果要用强化学习实现DeepResearch的优化搜索工具调用可以怎么实现，从数据构造到损失函数到奖励设置16.你有了解最新的一些工作吗?比如miromind,Qwen3-Next，deepseek的mHC流形约束超连接.17.手撕二叉树的奇数节点个数

在牛客上，很多同学在面算法、面后端时，常被问到：“模型只是个大脑，怎么让它真正干活？” 答案就是 Agent。它不再是一个只会聊天的 Box，而是一个拥有感知、决策、行动、反馈闭环的“硅基员工”。本文我将带你透视 Agent 的底层运行机制，看完这篇，你对 AI 的理解将得到显著的提升。一、 顶层设计：Prompt 提示词 在 Agent 架构中，Prompt 不仅仅是聊天，它是系统的宪法和运行协议。逻辑重构： 别再写模糊的感性描述。顶尖的 Agent 需要 结构化提示词（Structured Prompting）。架构框架：[Context + Role + Constraint + Wor...

大家好，我是一名28届的前端开发，最近团队需要启动一个Agent（智能体）项目，但我对这个领域还很陌生，想请教大家几个问题，希望能得到一些工程实践上的指点。1. 我的背景和困惑我只知道“Agent”这个概念和一些名词，但没有深入学习过。以前在学校学的AI课程（深度学习、CV、搜索算法）感觉偏科研理论，和实际工程开发好像不太一样。我看到现在很多招聘要求“开发+Agent赋能”，感觉这已经是一个普遍趋势了。看到有牛油评论说：“现在大厂就很迷，感觉要么就是算法+agent，要么就是开发+agent。还是招和原来一样的岗位，只是都要求赋能agent了   ”。真正的工程化Agent开发到底该怎么做？2. 我的具体疑问a.技术栈疑问：我粗略了解到后端好像用Spring AI比较多？想请问在真实的产业项目里：后端主力语言是Java还是Python？各自的常见技术栈和框架是怎样的？b.开发流程疑问：我之前的理解实在太少了，以为就是“接入大模型API + 优化Prompt”。真实的Agent工程开发，到底包含哪些核心环节和模块？（比如除了调用模型，是不是还要做任务规划、工具调用、记忆管理这些？这些要怎么深入学习呢？要和科研深度学习一样跑“炼丹”项目读论文吗？）3. 我的角色定位：我本身是前端开发，自己写的toy是用Node.js 还有 express 框架做全栈项目。像我这样的背景，在一个Agent项目中：具体能从哪些方面入手去“赋能”？除了做个展示界面，在Node.js这一层能做哪些有意义的AI集成或能力封装？4. 求分享、指路我现在的认知太少了，非常需要一个从工程视角出发的学习路线和方向指引。希望大家能分享一下：我应该按什么步骤去学习？重点要掌握哪些工具和框架？作为前端/全栈，在实际业务里面怎么赋能agent？当前我的学习突破口在哪里？----------先谢谢各位大佬了！

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...